【摘 要】
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针对 Landsat -8 影像在土地覆盖分类中的应用研究,以青海省西宁市大通县为研究区, 在对 Landsat -8 影像进行辐射定标、大气校正、影像裁切等基础上,利用最大似然分类和支持
【机 构】
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青海省基础地理信息中心,青海煤炭地质局测绘工程院,青海大学
【基金项目】
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基金项目:青海省科学技术厅应用基础研究(2016-ZJ-737)
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针对 Landsat -8 影像在土地覆盖分类中的应用研究,以青海省西宁市大通县为研究区, 在对 Landsat -8 影像进行辐射定标、大气校正、影像裁切等基础上,利用最大似然分类和支持 向量机（ SVM）分类法,获得两种方法支持下的6 种土地覆盖分类结果.经过精度评定和对比 分析, 结果表明： SVM分类法优于最大似然分类, 总体分类精度分别为78. 5 3 % ,85. 6 4 % .同 时, Landsat -8 0 LI数据相对于TM/ETM ＋ 数据,增加的波段新特性有利于土地覆盖分类精度
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